成为数据分析师的6大学习技能
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什么是数据分析师?一个数据分析大牛是从严格意义上来说，要懂数学和统计学知识、实体法还有一点黑客技术。目前很多想从事数据分析的，可能只会Excel，会做透视表，会VBA；进阶一点会写SQL，还懂点业务；再专业一些，有统计学基础，懂回归、时间序列、假设检验等等。这些对专业的数据分析师，还都差了点火候。如果你有心想发展成为一个数据分析师，或说某业务的资深数据分析专家，从技术层面来说，你需要了解成为一个数据分析师的路径，6个步骤。第一步：统计、数据、机器学习关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。如果这一部分你需要弥补一下充充电，可汗学院、麻省理工都有相干的开放课程。关于统计学知识，推荐去udacity，openintro上系统的学习，统计还是需要一定思惟的锻炼的。机器学习，可以百度一下斯坦福的课程，有公然课。第二步：编代码如果希望具有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，和深入的交互式学习，这些你最少精通几门，其他懂一些最好。第三步：懂数据库数据分析大多运用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以这些数据库你要了解乃至懂。第四步：数据管理、数据可视化、数据报告数据管理包括数据的清洗格加工ETL，目的是让分析前的数据更加准确和清晰，比如DataWrangler数据可视化数据数据分析的前端展现，目的是让数据出现更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire数据报告是通过不同工具将数据展现出来，可以和数据可视化归类一起，但实际运用中大多数都是通过PPT的承载方式来出现。目前市面上很多公司都使用商业智能的工具，比如FineBI。BI工具是数据连接，数据处理和可视化为一体的工具，比起上方的纯工具，能更好的适应业务。第五步：大数据大数据是未来的必定趋势，而大数据技术的类型也是多种多样，hadoop,mapreduce,spark等等，多学会一种，层次也就不一样。第六步：积攒经验，学习同行以上都是理论和工具，但是实践才是出真知，不管是刚接触数据分析的职场人，还是专业学习数据发掘分析的你，都希望在学习以上内容的同时，多参加一些比赛，学习同领域的专业大神，训练自己在这方面的感觉。固然，在实际运用进程中，大多数人不一数据分析为主业，数据分析只是分析业务的一个工具，那第四步的内容已能够满足平常对业务的分析了，固然Excel和PPT的熟练掌握也是必须。更详细的工具介绍：EXCEL、数据展现、数据库：
统计学：机器学习：数据可视化：大数据：其他：作者：头条号/数据分析不是个事儿来源：头条号（本日头条旗下创作平台）
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